개발 운영 보안을 하나의 플랫폼에서 쉽게 분석하고 팀간에 협업하는데 사일로를 없앨수있다는점이 인상적이었습니다. 좋은 발표 전달해주셔서 감사합니다.

콜센터에 전화하고 싶어요.

00:00 시작 00:40 발표자 소개 01:37 아젠다 소개 01:57 질문/참여 이벤트 안내 02:50 Datadog Korea 유투브 채널 내 고객사례/웨비나 자료 소개 03:36 Datadog Security Labs를 통한 보안이슈 확인 04:33 보안웨비나 시작 04:55 Datadog은 보안위협 스코어의 우선순위를 스마트하게 조정합니다. 05:57 보안 사고 사례로 보는 보안 위협의 종류 07:46 Datadog 보안 제품 소개 10:13 Demo - OWASP 10(SQL Injection, SSRF) 11:16 Demo 환경 설명 12:32 Demo 서비스 설명 15:17 Demo 서비스 모니터링 시연 16:40 보안 공격 시도 이벤트 20:07 보안 공격 및 탐지/대응 데모 시작 24:40 Datadog을 통한 어플리케이션 보안 모니터링 및 분석 Demo 30:27 ASM Demo 내용 정리 31:00 Cloud Security Management를 통한 클라우드 서버/컨테이너 보안 분석 Demo 41:55 CSM 분석 1차 정리 42:20 클라우드 사용자 권한 보안위협 관리 Demo 45:50 로그 및 SIEM을 이용한 위협 사용자 접근 분석 및 SOAR Demo 50:23 보안 위협 통합 시각화/대시보드 모니터링 방안 Demo 51:58 Datadog을 통한 CI/CD 보안 - 시큐어코딩, 컨테이너 이미지 Repository 보안 53:53 정리 Summary - "MSA 보안을 쉽게. DevSecOps 문화 정착" 58:40 Q&A

앞으로 tving 시청할 때마다 , 후선에서 비용절감을 위해 고군분투하고 계시는, 강파트장님 생각이 가끔식 나겠네요. 두분 좋은 강의 감사합니다~~~ ㅎ

생방송 진행 중 현장 상황으로 인해 원활히 보여드리지 못한 데모 부분은 현재 정상적으로 작동하고 있습니다. 지금 바로 survey.datadoghq.net/ 여기에서 데모로 서비스도 직접 공격해보고, MSA 환경에서 Datadog을 통해 보안을 강화하는 방법을 직관적으로 알아보세요!

오우 역시 Datadog Korea채널에서는 자막을 추가해주셨구만요. 큰도움되었습니다. 감사합니다

'Promo sm' 🤣

안녕하세요

2:29 웨비나 시작 3:19 아젠다 소개 5:15 Datadog DB 모니터링 기초 다지기 5:47 Datadog 플랫폼 소개 7:34 DB 모니터링 시 고려해야 하는 부분 12:44 Datadog 모니터링 Live 데모 소개 15:07 Datadog 모니터링 시연 15:20 대시보드 확인 및 이벤트 당첨자 발표 18:05 가장 많은 게임을 구매한 사용자 확인 18:31 APM 트랜잭션 성능 확인 데모시연 19:50 서비스 이용자 세션 확인 - Datadog RUM 21:10 Datadog RUM을 통한 Front 모니터링에서 APM 연계하여 트랜잭션 확인 23:38 APM에서 Infrastructure 메트릭 확인 24:53 APM에서 DB 및 쿼리 메트릭 확인 26:32 DB 쿼리의 실행계획 확인 29:12 DB 모니터링 수집 데이터 설명 33:05 DB 메트릭 수집 구조 설명 33:39 Datadog DB 모니터링 차별점 37:28 Quiz 39:43 Datadog DB 모니터링 차별점(고객의 소리) 40:54 DB 고민사항 해결하기 41:16 서비스 개발자의 DB 고민 해결 44:08 [Demo] - API 성능 지연 시 확인 45:45 [정리] - API 성능 지연 시 확인 46:12 [Demo] - 쿼리별 성능 통계 확인 49:56 [정리] - 쿼리별 성능 통계 확인 50:19 운영자/DBA의 DB 고민 해결 50:53 [Demo] - 운영 중인 DB 상태 확인 52:12 AI를 활용한 모니터링 보조 기능 소개 53:35 [정리] - 운영 중인 DB 상태 확인 54:14 [Demo] - 어떤 쿼리가 왜 문제인지 확인 56:23 [정리] - 어떤 쿼리가 왜 문제인지 확인 56:43 [Demo] - 슬로우 쿼리의 주인이 누구인지 확인 57:29 쿼리 기준 호출하고 있는 어플리케이션, API 및 담당자 확인 58:58 [정리] - 슬로우 쿼리의 주인이 누구인지 확인 1:00:09 Datadog DB 모니터링 권장사항 1:03:50 Datadog DB 모니터링 Summary 1:05:03 Datadog을 왜 사용해야 될까요? 1:05:55 Q&A

Productive and efficient information ❤

감사합니다 ❤

좋은 웨비나 감사드립니다

2:28 웨비나 시작 및 스피커 소개 3:24 데이터독 코리아 유튜브 채널 소개 4:18 데이터독 DASH 기술 컨퍼런스 소개 5:06 웨비나 아젠다 5:33 Q&A 및 퀴즈 안내 + 몸풀기 퀴즈 7:27 본격적인 세션 시작 7:28 Datadog 소개 11:19 로그 관리 제품 소개 11:22 로그 관리의 어려움 관련 트렌드 공유 13:45 데이터독 로그 관리 플랫폼 소개 아젠다 전달 포인트 하이라이트 15:44 퀴즈 1 16:45 Log 관리 핵심 기능 Top 5 16:55 <1> 쉬운 로그 수집 및 관리 17:26 Datadog 로그 흐름 설명 18:19 쉬운 로그 수집 및 관리 데모 시작 19:48 로그 JSON 기본 파싱 20:43 기본 제공 파이프라인 라이브러리 설명 22:02 로그 관리(활용, 전송, 보관) 부분 데모 시작 22:21 실시간 로그 확인(Live Tail) 기능 설명 24:26 로그 아카이빙 기능 설명 26:01 로그 포워딩 기능 설명 27:23 로그 메트릭 생성 기능 설명 30:11 쉬운 로그 수집 및 관리 정리 31:51 <2> 쉬운 로그 분석 32:10 쉬운 로그 분석 데모 시작 32:14 Log Search 34:24 Log Pattern 35:39 로그 Attribute를 통한 편리한 필터링 기능 36:32 Watchdog Insights AI를 이용한 Log Anomalies 분석 38:04 쉬운 로그 분석 정리 38:24 <3> APM, 인프라 연계 분석 39:29 APM, 인프라 연계 분석 데모 시작 41:05 APM, 인프라 연계 분석 정리 41:53 <4> 맞춤 대시보드 및 알람 42:22 대시보드 및 알람 기능 데모 시작 44:32 시각화에서 연관 로그, 메트릭, Trace 확인 및 연계분석 기능 45:32 로그 분석 중 알람 쉽게 생성하기 46:48 Monitor를 통한 알람 설정 47:15 대시보드 및 알람 정리 47:55 <5> Logging without limits를 통한 비용 효율적인 로그 관리 48:37 Index 별 로그 보관기간을 달리 할 수 있습니다 49:24 Exclusion Filter를 통한 조건별 로그 Index 여부 동적 샘플링 50:37 Datadog Log 관리 Best Practice 문서 소개 50:53 로그 관리 비용 최적화 고객사례 1 - 로그 수집 현황 확인 및 필터링 설정 51:50 로그 관리 비용 최적화 고객사례 2 - 로그 Index 샘플링 동적 조정 및 아카이빙/메트릭 이용 52:27 비용 최적화 사례 세미나 소개 52:48 퀴즈 2 53:26 로그 관리 추가 기능 54:10 Log RBAC을 통한 열람권한 제한 기능 소개 54:49 민감 데이터 스캔 및 처리 기능 Sensitive Data Scanner 및 로그 필터링 소개 56:55 Cloud SIEM과 Reference Table을 통한 보안 이슈 탐지 기능 소개 58:41 세션 정리 59:12 퀴즈 3 1:00:18 추가 고객사례 영상 소개 1:00:38 Datadog 교육 1 : 주간 온라인 기술 세션 소개 1:00:04 Datadog 교육 2 : 가상화 환경 제공 및 핸즈온 교육환경 소개 1:01:59 Q&A 1:03:21 Q&A 1 : 로그 수집 시 포맷 등 설정 권장사항 1:05:37 Q&A 2 : 이미 수집된 로그를 재가공하여 Metric 생성하는 케이스 1:08:08 Q&A 3 : 로그 멀티라인 처리에 대한 문의 1:10:33 Q&A 4 : Log 내의 Attribute를 Measure 값으로 인식하는 방식(Attribute 값이 수치값(Numeric Value)인 경우, Facet 생성하실 때 Measure로 생성이 가능합니다. 참고 링크 : docs.datadoghq.com/logs/explorer/facets/#measures) 1:12:21 Q&A 5 : 데이터 통합관리 측면에서 쿠버네티스 구성 환경 여부의 차이점 1:14:25 Q&A 6 : 로그 인덱스 내 Exclusion Filter 개수 제한과 필터 적용 유의점 (Exclusion Filter는 개수 제한이 없습니다) 1:17:32 Q&A 7~8 : 동일한 로그 용량일 때 분석시간을 빠르게 할 수 있는 기능. 웨비나를 통해서는 로그 분석 시간에 대해 설명을 드렸으며, 후속질문을 통해 Datadog 이벤트 플랫폼에 대한 궁금증을 말씀해주신 것 같아, 상세한 내용은 유튜브와 기술 블로그 등을 통해서도 확인하실 수 있습니다! kzfaq.info/get/bejne/o7SemKaSv8vbhJs.html, www.datadoghq.com/blog/engineering/introducing-husky/)

화이팅

많은 도움이 되었습니다.

Data Streams Monitoring 은 꽤 매력 있어 보이네요.

Online Archives 기능 아주 맘에 듬니다.

오우 드디어 Datadog Korea으로 채널 이름 변경하셨군요. 멋짐니다. bbbbb

수집서버를 On premise로 설치 가능한가요?

1:16 시작 3:26 데이터독 소개 6:22 쿠버네티스 트랜드 8:54 k8s 모니터링 ft. 오픈소스 15:00 k8s 모니터링 ft. 데이터독 18:00 데모 - Watchdog 21:30 데모 - 쿠버네티스 preset 한눈요약 대시보드 23:38 데모 - 쿠버네티스의 여러 레이어에 대한 모니터링 25:30 데모 - k8s 환경에서의 연계분석 ft. 분산트레이싱, 로그 34:11 데모 - 알람세팅 35:46 데모 요약 36:27 k8s 모니터링 with 데이터독 at 데이터독 41:41 k9s 모니터링 - 타사 사례 46:51 Q&A

아 ~~~~~~~~~ 주 좋습니다. 쵝오에요!!

쵝오입니다

정보 감사합니다

라이브 방송이 리얼하네요. :)

Good

당근 당근 당근!!!

도움이 되었습니다

Cute~

이 세션 역시 도움이되었습니다

도움이 되었습니다

good good

good to know

유용한 정보 감사합니다!

영상이 720이 최대 화질인듯한데.. 더 고화질은 없나요? ㅠㅠ

04:40 시작 05:00 아젠다 05:48 진행자 소개 06:39 EVENT 07:32 Datadog 소개 08:25 Magic Quadrant 09:30 민감정보보호의 중요성 09:45 개인식별정보(PII)의 개념 11:48 민감데이터 유출로 인한 피해 규모 15:41 Datadog의 로그 내 민감 데이터 처리 15:52 Datadog으로 로그 보낼 때 일반적인 고민 17:54 Datadog 로그 처리 과정 19:32 전송 전 민감 데이터 보호하는 방법 #1 22:01 전송 전 민감 데이터 보호하는 방법 #2 24:58 전송 중 데이터 보호하는 방법 27:01 전송 후 데이터 보호하는 방법 28:32 민감 데이터 스캐너 30:56 로그 매니지먼트 RBAC 31:56 Datadog Audit Trail 36:26 중간 Q&A 38:08 민감데이터 스캐너 데모 53:52 세션 요약 56:01 마지막 Q&A

04:28 시작 06:23 Speaker 소개 09:40 아젠다 소개 10:21 GS 리테일 서비스 소개 11:19 GS 리테일 서비스 아키텍처 및 Datadog 적용 서비스 14:10 GS 리테일의 Datadog 적용 배경 14:23 Datadog 도입 전 장애 발생 시 프로세스 17:51 Datadog 도입 이전 아키텍처 21:37 모니터링 구성 목표 25:53 데이터독 구성 후 모니터링 27:53 데이터독 사용 현황 29:32 데이터독을 통한 VM 모니터링 31:27 데이터독을 통한 ECS 모니터링 32:40 데이터독을 통한 EKS 모니터링 39:32 데이터독을 통한 네트워크 모니터링 43:25 데이터독을 통한 프론트엔드 모니터링 48:22 데이터독을 통한 어플리케이션 모니터링(APM) 51:46 데이터독을 통한 코드 프로파일링(APM) 55:56 데이터독을 통한 데이터베이스 모니터링 59:07 데이터독을 통한 로그 모니터링 1:02:43: 데이터독을 통한 알람 설정 1:06:05 트러블슈팅 과정 : 데이터독 도입 전 & 후 1:08:06 데이터독 활용 사례 #1 (VOC 대응) 1:10:02 데이터독 활용 사례 #2 (성능 분석) 1:14:04 데이터독 활용 사례 #3 (레이턴시 원인 분석) 1:20:17 GS 리테일의 데이터독 비용 최적화 1:24:32 Q&A 시작 1:26:48 엔터프라이즈 레벨에서 데이터독 도입의 난관? 1:29:30 데이터독 초보자들을 위한 꿀팁? 1:30:55 데이터독 사용 시 유의해야할 점? 1:33:18 서비스 고도화 관점에서 데이터독 활용 계획? 1:34:33 GS 리테일과 함께하는 클라우드 여정 (엔지니어 환영!!!!) 1:35:31 Apple Watch 이벤트 1:36:44 기타 Q&A

00:13 시작(아젠다) 01:01 Speaker 소개 03:06 데이터독 소개 03:51 사용자 경험의 중요성 06:33 UX 모니터링 케이스 08:59 모니터링이 필요한 영역 12:03 데이터독의 프론트엔드 모니터링 18:51 국내 사례 21:56 데이터독 프론트엔드 모니터링 데모 41:58 세션 요약 44:34 Q&A

00:00 Intro 01:25 Datadog 소개 05:18 웨비나 Agenda 05:51 Datadog APM 소개 & 데모 08:28 Request Flow Map 소개 10:49 Request Flow Map 데모 15:22 Continuous Profiler 소개 25:20 Continuous Profiler 데모 31:22 DB 모니터링 소개 36:41 DB 모니터링 데모 43:14 Q&A(Kubernetes 기반 어플리케이션에 대한 서비스와 Trace는 어떤 형식으로 보여지는 지?) 48:37 Q&A(Continuous Profiler 지원 언어) 50:07 Q&A(DB 모니터링 기능이 가능한 DB 종류) 51:50 Q&A(사용자 요청이 몇개의 DB쿼리를 유발하는지 모니터링 할 수 있는지?) 52:38 Q&A(DB 모니터링 Set-up) 53:35 Q&A(DB 모니터링: Cost Field 설명) 54:36 Q&A(DB 모니터링 지원 DB 종류) 55:01 Q&A(Resource 설명) 55:34 Q&A(Datadog의 Data 수집 방법) 56:28 Q&A(DB 모니터링: EDB 지원 가능한지?) 56:56 Q&A(Managed DB에 대한 메트릭 수집이 가능한지?)

05:30 시작 08:20 아젠다 10:57 데이터독 소개 12:18 DevSecOps with Datadog 16:54 데이터독 보안 플랫폼(제품군) 17:17 데이터독 보안 제품군 19:23 모니터링과 보안 기능의 연계 20:32 어플리케이션 보안 AppSec 21:59 클라우드 워크로드 시큐리티(Runtime 보안) 23:13 클라우드 보안 형상 관리 CSPM 28:00 클라우드 SIEM 29:03 퀴즈 30:55 AppSec 데모 44:04 데이터독을 통한 Log4Shell 취약점 탐지 데모 56:27 키포인트 (Log4Shell) 58:40 Use Case 1:00:21 세션 요약 1:00:00 Q&A

17:30~22:00 Real User Monitoring 23:00~30:00 Synthetic Test(브라우저) 30:00~33:00 Error Tracking(프론트앤드) 44:00~45:00 신규기능(React native / Android Crash Report)

02:10 시작 02:45 데이터독 소개 04:16 아젠다 04:54 CNCF Landscape & Survey 07:45 컨테이너 모니터링 Challenges 12:17 데이터독 쿠버네티스 사용 현황 14:33 쿠버네티스 모니터링 Best Practice 15:24 Node 모니터링 15:56 Clean up 16:40 Control Plane 모니터링 18:00 Pod 모니터링 19:22 Container 모니터링 20:11 어플리케이션 모니터링 21:04 로그 모니터링 22:14 Event 모니터링 23:26 Golden Signals 25:10 Demo 26:20: Demo 목표 27:10 Set up 32:30 데이터독 배포 후 아키텍쳐 33:00 주요 설정 확인 36:21 활성화 된 기능 확인 38:10 호스트 맵 Demo 41:08 라이브 컨테이너 모니터링 Demo 44:12 네트워크 맵 Demo 46:26 로그 Demo 47:26 이벤트 수집 데모 48:06 APM 설정 48:24 Trace 수집 구조 & 설정 50:43 APM Trace Demo 52:30 외부 테스팅 툴로 서비스 품질 측정(Synthetics) Demo 55:42 SLI 선정 57:55 K8S SLO 대시보드 1:00:32 Recap 1:00:54 Business Value 1:01:47 Q&A

01:30 시작 04:22 Intro(Datadog Korea 지사장) 13:33 Datadog Use Case 14:06 엔드 유저에 대한 가시성 확보 & 데모 19:16 컨테이너 모니터링 Use Case & 데모 22:39 통합 모니터링 Use Case & 데모 25:49 Release Note 소개 26:58 Request Flow Map 30:48 Error Tracking 32:39 Watchdog Insight 37:10 Cloud 서비스 엔드포인트 감지 39:20 이메일 기반 인증 41:21 Posture Management 43:16 Security 제품 전반적 소개 46:27 Notebook Template 활용 49:01 쿠버네티스 Orchestrator Explorer 51:20 Lambda Update 56:41 TCP 경로 모니터링 59:26 Quiz Session 1:02:37 Dash Recap 1:04:35 GA 출시 제품 소개 1:04:53 Network Device Monitoring 1:05:56 Database Monitoring 1:07:15 RUM Session Replay 1:10:45 CI Visibility 1:14:04 Github App 소개 & 데모 1:15:40 Datadog Mobile App 1:17:12 Coming Soon 1:17:28 Observability Pipeline 1:19:20 Log Management - 온라인 아카이브 1:21:22 Log Management - Sensitive Data Scanner (GA) 1:22:29 Infra / APM Universal Service Monitoring 1:23:51 RUM Funnel Analysis 1:27:15 모바일 RUM - iOS Error Tracking & Crash Report 1:28:07 클라우드 비용 관리 1:29:25 Datadog App 1:32:04 Q&A

00:18 아젠다 소개 01:49 Speaker 자기소개 02:14 Datadog 소개 04:39 보안관리의 일반적인 Challenge 08:27 Datadog Security 모니터링 소개 12:12 Datadog Security 제품 소개(Analogy) 13:37 Datadog Security 제품 라인업 15:58 Datadog Security 설치법 16:30 Datadog Security 데모 26:36 Log 추가 분석 데모 38:19 Security Rules 데모 39:08 Security Monitoring Dashboard 데모 40:16 Compliance Monitoring Dashboard 데모 40:57 Recap 41:37 Q&A

00:08 오프닝 00:20 마켓컬리 소개 00:47 On-Promise 환경에서 시작한 마켓컬리 01:08 On-Promise vs Cloud 서비스와 차이점 01:55 클라우드 도입 후 나타난 문제점들 02:23 해결책 : 클라우드 4대요소(컨테이너, CI/CD, Microservices, DevOps) 06:25 Microservice 환경에서 통합모니터링이 필요한 이유 06:52 마켓컬리의 DevOps Engineering Team 소개 07:30 마켓컬리의 DevOps Tech Stack 08:12 서비스의 성장을 위한 또 다른 고민들 10:05 클로징

00:00 세션 및 아젠다 소개 00:39 센드버드 소개 01:57 IT 인프라 규모 및 복잡도의 증가에 따라 나타난 문제점 04:05 기존의 문제를 해결하기 위한 개선책 06:53 센드버드의 기술스택 07:27 센드버드가 데이터독을 선택한 이유 08:50 확장성 있는 인프라 관리를 위한 핵심 세가지 10:52 클로징

00:07 당근마켓 소개 00:30 당근마켓 서버 댓수 및 로그 월간 발생량 00:50 당근마켓 기슬 스택 개요 01:00 기존 모니터링 및 문제점 01:30 데이터독 모니터링 플랫폼 도입 후 효과 01:40 데이터독의 장점 02:01 데이터독의 차별점

00:00 웨비나 및 패널 소개 01:20 게스트 소개 03:27 웨비나 시작 03:41 당근마켓과 지그재그 소개 [질문] 06:03 초기 IT 인프라 환경부터 현재까지 어떻게 변화했는지? 09:25 어떤 워크로드에 주로 컨테이너를 사용하는지? 10:40 컨테이너를 도입하게된 가장 주된 이유? 12:45 형상관리/배포 프로세스는 어떻게 하고 있는지? 14:40 컨테이너 도입 시 모니터링에 어떤 어려움이 있었고, 어떻게 극복을 할 수 있었는지? 17:40 데이터독 모니터링 플랫폼 도입 이유 19:40 데이터독을 잘 활용 했던 실사례 21:00 컨테이너를 도입하고 나서 어려웠던 점? 23:58 컨테이너를 도입하고 나서 좋았던 점? 26:30 컨테이너와 서버리스를 동시에 사용하는 이유? 29:45 대규모 클러스트 진행 시 어떤 컨테이너 플랫폼을 추천하는지? 30:57 데이터 분석 위해서도 내부직원도 클라우드 오토스케일링을 허용하고 있는지? 32:50 초기 스타트업도 클라우드 인프라 설계가 필요한지? 34:20 컨테이너를 활용한 시스템 구성 관점에서 다음 스텝은 ? 35:32 컨테이너 도입 후 관리 이슈가 실제로 감소하는지? 36:54 AWS Elastic Beanstalk를 사용 중인데, 컨테이너로 전환이 필요한지? 37:52 마이크로서비스는 어떤 기준으로 나누는지? 39:20 이벤트 발생 시 Scale In/Out 프로세스를 어떻게 정하는지? 40:20 현재 인프라 운영시 시 자동화되지 않아서 어떤 부분에서 시간이 소요되는지? 41:13 [Live Question 시작] 41:41 [지그재그]데이터독에서 지원하지 않은 부분은? & APM 사용시 어떤 언어를 사용하는지? 43:50 [지그재그]DB는 어떻게 관리하고 계신가요? 44:38 [당근마켓]모니터링에 실시간성과 통합성을 나누는 이유가 있는지? 47:22 [당근마켓]서비스 사용자가 늘어날 때 쿠버네티스의 어떤 기능이 도움이 되었는지? 48:40 [당근마켓]컨테이너로 전환 시 운영비용이 늘어났는지? [공통 질문] 50:02 컨테이너 도입 시 가장 고려해야 할 사항, 데이터독을 사용하는 가장 큰 이유 53:00 향후 계획 & 하고 싶은 말 55:00 끝맺음말

If it was as easy as you say, why do I have to watch a video on it? And it STILL doesn't work

오와 신기하네요 좋은 영상 감사합니다!

Well done!